A programação em R é uma linguagem valiosa para a área de ciência dos dados, pois auxilia analistas de dados a manipular, analisar e visualizar dados de maneira versátil e robusta.
Neste artigo, vamos mostrar o que é programação em R, suas vantagens para análise de dados, conceitos básicos de R, visualização de dados com R e os pacotes essenciais para um processo analítico eficiente. Acompanhe!
O que é programação em R?
A programação em R é uma linguagem open source, ou de código aberto, e um ambiente de desenvolvimento livre com foco em análise gráfica e computação estatística.
Apesar de não ser seu foco inicial, por meio dessa linguagem, é possível manipular, analisar e visualizar grandes volumes de dados de maneira aprofundada e eficiente em um ambiente altamente versátil.
A linguagem em R foi desenvolvida na década de 1990 pelos estatísticos Robert Gentleman e Ross Ihaka, para suprir a demanda de uma linguagem para fins de análise estatística e análise gráfica. Porém, hoje conta com uma comunidade ativa e consolidada de desenvolvedores e analistas de dados, que usufruem de um ambiente adequado para analisar dados robustos.
A programação em R possui um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) e uma linguagem de sintaxe descomplicada, sendo uma habilidade relativamente simples de desenvolver por profissionais de dados iniciantes ou mais avançados.
Vantagens de usar R para análise de dados
Em um cenário cada vez mais orientado a dados, a análise de dados é um processo indispensável em qualquer organização que deseja se manter competitiva no mercado e usufruir do potencial de um dos ativos mais importantes em qualquer negócio: os dados.
Assim, usar a linguagem R para análise de dados é uma ótima escolha para profissionais que precisam lidar com volumes crescentes de dados, já que oferece um ambiente propício para manipulação, análise e visualização de dados.
Algumas vantagens de usar R para análise de dados são:
- linguagem open source: R é uma linguagem em código aberto, o que significa que os usuários contribuem continuamente para atualizar e aprimorar a linguagem;
- grande disponibilidade de pacotes: a quantidade de pacotes disponíveis na linguagem R também torna essa opção interessante para a análise de dados, ampliando as funcionalidades e os recursos de manipulação, análise e visualização de dados;
- visualização de dados robusta: R possui funcionalidades de visualização de dados avançadas, permitindo uma alta personalização na criação de gráficos e apoiando significativamente a comunicação de descobertas e insights extraídos dos dados;
- comunidade consolidada e ativa: por ser uma linguagem de código aberto, a comunidade é altamente engajada e participa ativamente para melhorar e oferecer suporte e recursos educativos aos usuários;
- integração com outras linguagens: também pode-se integrar R com outras linguagens, como Python e SQL, ampliando suas capacidades de análise de dados complexos.
Conceitos básicos de programação em R
Para começar a aprender R e usar essa linguagem de programação para a análise de dados, é indispensável conhecer seus conceitos básicos.
Antes de mais nada, é preciso destacar que a programação em R é feita no RStudio, o ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) da linguagem R. Para começar a programar em R, basta baixar o software gratuitamente.
Confira os principais conceitos de programação em R!
Objetos e tipos de dados
Em R, armazena-se qualquer tipo de informação como objeto. Um objeto pode ser desde um vetor ou uma lista, até funções, números, textos etc.
Assim, cada objeto possui um tipo de dado específico, o que nos leva a outro conceito básico da programação em R: os tipos de dados.
A linguagem R comporta uma variedade de tipos de dados e estruturas, sendo indispensável conhecê-los para manipulá-los com eficiência. Alguns tipos de dados comuns dessa linguagem são:
- numéricos;
- fatores;
- caracteres;
- lógicos;
- inteiros, entre outros.
Operadores
Os operadores em R podem ser tanto lógicos quanto aritméticos e relacionais. O operador padrão em R é descrito como ‘< -’. Por meio dele, é possível atribuir um valor a uma variável da esquerda para a direita.
Além desse operador de atribuição, também é possível usar outros, como o ‘=’ ou o ‘- >’. Esses elementos também possibilitam a realização de ações como:
- cálculos matemáticos: ‘+’, ‘-’, ‘*’,’/’, etc.;
- operações relacionais/de comparação: ‘==’, ‘!=’, ‘<’, ’>’, etc.;
- operações lógicas: ‘&’ (E), ‘|’ (OU), ‘!’ (NÃO).
Controle de fluxos
O controle de fluxos são expressões condicionais que permitem direcionar o fluxo do seu código, determinando quando e como executá-lo. Algumas estruturas de controle de fluxo básicas são:
- ‘if’;
- ‘else’;
- ‘for’;
- ‘while’;
- ‘repeat’, etc.
Estrutura de dados
A estrutura de dados é a forma como se organizam e se armazenam os dados no ambiente de desenvolvimento da programação em R. Assim, podem adotar diversos arranjos, como:
- vetores: compõem-se por elementos do mesmo tipo, por exemplo, dados numéricos, lógicos, caracteres, etc. Utiliza-se a função ‘c()’ para criar uma estrutura de vetores;
- matrizes: são vetores bidimensionais (como uma estrutura de linhas e colunas), que armazenam dados do mesmo tipo. Para criar uma matriz, usa-se a função ‘matrix()’;
- arrays: é uma matriz com mais de duas dimensões, contendo dados do mesmo tipo. Para usar essa função, utiliza-se ‘array()’;
- data frames: armazenam diferentes tipos de dados em uma estrutura semelhante à de uma tabela, com várias colunas que contêm diversos tipos de dados. A função usada para essa estrutura é ‘data.frame()’;
- listas: pode armazenar diversos tipos de dados em um mesmo ambiente, independentemente do tamanho ou tipo. A função que se utiliza é a ‘list()’.
Funções
As funções na programação em R são blocos de código que podem ser reutilizados durante o desenvolvimento para executar alguma tarefa. Eles ajudam a organizar e simplificar o código, já que pode ser replicado sempre que necessário.
O programador deve usar o termo ‘function()’ para criar uma função, além de argumentos da função, nome e o corpo do código a ser executado.
A partir disso, a função pode ser reutilizada sempre que for preciso durante o desenvolvimento. A programação em R já conta com funções pré-definidas, como as funções estatísticas:
- ‘sd(x)’: cálculo de desvio padrão;
- ‘sum(x)’: soma de elementos;
- ‘mean(x)’: cálculo da média dos elementos;
- ‘min(x)’, ‘max(x)’: cálculo do valor mínimo e máximo etc.
Além desses exemplos, existem muitas outras funções-padrão da linguagem R, como funções de manipulação de dados e funções de aplicação.
Visualização de dados com R
A visualização de dados com R é um dos destaques dessa linguagem de programação, pois oferece recursos avançados que potencializam significativamente a visualização de dados e a extração de insights.
O pacote ggplot2 é o mais popular e usado para a criação de gráficos personalizados e complexos que apoiam o processo de visualização de dados.
Nesse processo, é possível criar histogramas, gráficos de dispersão, gráficos em barras, gráficos de linhas, boxplots etc., além de poder personalizar temas, cores, tamanhos, legendas, entre outros componentes para criar gráficos eficientes.
Pacotes essenciais para análise de dados
Além dos conceitos básicos da programação em R, essa linguagem também conta com diversos pacotes essenciais aprimorados com frequência para auxiliar o processo de manipulação, análise e visualização de dados com R.
Alguns dos pacotes mais populares da linguagem R usados, criados e atualizados por membros da comunidade, são:
- dplyr: usado para a manipulação de dados, principalmente em estruturas de data frames, tem uma sintaxe simples e serve para ajudar na limpeza, preparação, filtragem, ordenação e transformação de dados;
- ggplot2: é um dos pacotes mais populares para a criação de gráficos personalizados, intuitivos e valiosos, apoiando o processo de visualização de dados;
- tidyr: é um pacote muito utilizado para organizar os dados e deixá-los mais limpos e legíveis, facilitando as análises;
- caret: amplamente usado para a modelagem estatística, sendo útil para o treinamento e a avaliação de modelos de machine learning e modelos preditivos;
- readr: um pacote muito usado para a leitura e escrita de dados em arquivos de textos, como “csv”, “tsv” e “fwf”;
- data.table: uma extensão do data frame, é usado para a manipulação de grandes volumes de dados, possibilitando a adição, modificação, exclusão, agrupamento e filtragem de dados de maneira otimizada;
Além desses, é possível conferir e usar outros pacotes disponíveis da linguagem R diretamente no site CRAN, que é um acervo centralizado dos pacotes da programação R.
No repositório, os desenvolvedores podem submeter pacotes, disponibilizando-os para a comunidade de usuários para os mais diversos fins, facilitando significativamente o trabalho do desenvolvedor.
Desenvolva habilidades de análise de dados com a PM3
Aprender programação em R pode ser o caminho certo se você busca potencializar suas habilidades de análise e visualização de dados e se destacar cada vez mais no mercado.
A linguagem R é muito popular entre analistas e cientistas de dados, oferecendo bastante flexibilidade, recursos e pacotes que otimizam o trabalho do profissional de dados e uma sintaxe simples e intuitiva.
Assim, se você quer aprender mais sobre essa e outras linguagens de programação para a análise de dados e aprimorar suas habilidades, precisa conhecer as sprints de dados da PM3.
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